《Spark最佳实战  陈欢》写的这本书，关于此知识点，非常好，在94页。

hive里的扩展接口，主要包括CLI（控制命令行接口）、Beeline和JDBC等方式访问Hive。

　　CLI和Beeline都是交互式用户接口，并且功能相似，但是语法和实现不同。

　　JDBC是一种类似于编程访问关系型数据库的编程接口。

1、CLI

　　在UNIX shell环境下输入hive命令可以启用Hive CLI。在CLI下，所有的Hive语句都以分号结束。

在CLI下可以对一些属性做出设置，像是设置底层MapReduce任务中Reducer的实例数。这些信息都详细地记录在在线Hive语言手册中。

下面是一些专门针对Hive，并且对使用Hive CLI非常有帮助的属性：

　　hive.cli.print.header:当设置为true时，查询返回结果的同时会打印列名。默认情况下设置为false。因此不会打印。

　　　　　　　　　　　　 想要开启列名打印的功能需要输入以下指令。

　　　　　　　　　　　　 hive > set hive.cli.print.header=true;

　　hive.cli.print.current.db:当设置为true时，将打印当前数据库的名字。默认情况下设置为false。

　　　　　　　　　　　　可以通过输入以下指令修改属性:

　　　　　　　　　　　　hive > set hive.cli.print.current.db=true;

　　　　　　　　　　　　hive (default) >

　　

2、Beeline

　　Beeline可以作为标准命令行接口的替代者。它使用JDBC连接Hive，而且基于开源的SQLLine项目。

Beeline的工作方式和Hive CLI很像，但是使用Beeline需要与Hive建立显示的连接：

　　$ beeline

　　Beeline version 0.11.0 by Apache Hive

　　beeline > !connect jdbc:hive:// nouser nopassword

　　本地模式中使用的JDBC的URL是jdbc:hive//。如果是集群中的配置，那么JDBC的URL通常是这样的形式：dbc:hive//<hostname>:<port>。

　　<hostname>是Hive服务器的主机名，<port>是预先配置的端口号（默认为10000）。

　　这样的情况下，我们可以使用Beeline执行任何Hive语句，与使用CLI一样。

3、JDBC

　　Java客户端可以使用预先提供的JDBC驱动来连接Hive。连接步骤和其他兼容JDBC的数据库一样。首先载入驱动，然后建立连接。

JDBC驱动的类名是org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver。

　　本地模式中使用的JDBC的URL是jdbc:hive://。

　　如果是集群中的配置，那么JDBC的URL通常是这样的形式：jdbc:hive//<hostname>:<port>。

　　<hostname>是Hive服务器的主机名，<port>是预先配置的端口号（默认为10000）。

　　给一个例子，展示使用JDBC连接本地模式的Hive，并提交查询请求：

import java.sql.Connection;
import java.sql.Driver;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.ResultSetMetaData;
import java.sql.Statement;

import org.apache.log4j.Level;
import org.apache.log4j.LogManager;

public class HiveJdbcClient{
private static String driverName="org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver";

public static void main(String[] args)throws Exception{
LogManager.getRootLogger().setLevel(Level.ERROR);
Class.forName(driverName);
Connection con=DriverManager.getConnection(
"jdbc:hive://","","");
Statement stmt=con.createStatement();
stmt.executeQuery(:drop table videos_ex);
ResultSet res=stmt.executeQuery("CREATE EXTERNAL TABLE videos_ex" +
"(producer string,title string,category string,year int)" +
"ROW FROMAT DELTMTIED FIELDS TERMINATED BY \",\" LOCATION " +
"/home/madhu/external/videos_ex/data");

//show tables
String sql = "show tables";
System.out.println("Running:" +sql);

res=stmt.executeQuery(sql);
if(res.next()){
System.out.println(res.getString(1));
}

//describe table
sql="describe videos_ex";
System.out.println("Running:" +sql);
res=stmt.executeQuery(sql);
while(res.next()){
System.out.println(res.getString(1) + "\t" +res.getString(2));
}

//select query
sql="select * from videos_ex";
System.out.println("Running:" + sql);
res=stmt.executeQuery(sql);
ResultSetMetaData rsmd=res.getMetaData();
int ncols=rsmd.getColumnCount();
for(int i=0;i<ncols;i++){
System.out.print(rsmd.getColumnLabel(i+1));
System.out.print("\t");
}
System.out.println();
while(res.next()){
for(int i=0;i<ncols;i++){
System.out.print(res.getString(i+1));
System.out.print("\t");
}
System.out.println();
}

　　//regular hive query
sql ="select count(1) from videos_ex";
System.out.println.("Running:" +sql);
res=stmt.executeQuery(sql);
if(res.next()){
System.out.println("Number of rows:" + res.getString(1));
}
}
}

　　再次谈谈 Hive JDBC编程接口与程序设计

Hive支持标准的数据库查询接口JDBC，在JDBC中需要指定驱动字符串以及连接字符串，Hive使用的驱动器字符串为“org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver”。

在Hive的软件包中已经加入了对应的JDBC的驱动程序，连接字符串标志了将要访问的Hive服务器。例如 jdbc://master:10000/default，在配置连接字符串后可以直接使用传统的JDBC编程技术去访问Hive所提供的功能。

　　当然这里，可以，手动。一般包括

　　commons-lang-*.*.jar

　　commons-logging-*.*.*.jar

　　commons-logging-api-*.*.*.jar

　　hadoop-core-*.*.*-Intel.jar

　　hive-exec-*.*.*-Intel.jar

　　hive-jdbc*.*.*Intel.jar

　　hive-metastore-*.*.*-Intel.jar

　　libfb***-*.*.*.jar

　　log4j-*.*.*.jar

　　slf4j-api-*.*.*.jar

　　slf4j-log4j*-*.*.*.jar

　　

　　为了展示如何基于Hive JDBC进行具体的java编程，设有如下预存在文件中的样例数据：

　　1&data1_value

　　2&data2_value

　　3&data3_value

　　...

　　198&data198_value

　　199&data199_value

　　200&data200_value

　　所演示的示例程序将首先创建应Hive表，然后将存放在上述文件中的样例数据装入到这个Hive表中，并通过查询接口并显示出这些数据。

　　

　　基于Hive JDBC的Java编程示例代码如下：

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.Driver;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.ResultSetMetaData;
import java.sql.Statement;

import org.apache.log4j.Level;
import org.apache.log4j.LogManager;

//该类用于将Hive作为数据库，使用JDBC连接Hive,实现对Hive进行增、删、查等操作。
public class classHiveJdbc{
private static String driverName="org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver";
/**
*实现连接Hive,并对Hive进行增、删、查等操作

　　*/
public static void main(String[] args)throws SQLException{
LogManager.getRootLogger().setLevel(Level.ERROR);
{
try{
Class.forName(driverName);
}catch (ClassNotFoundException e){
e.printStackTrace();
System.exit(1);
}

Connection con=DriverManager.getConnection(
"jdbc:hive://192.168.81.182:100000/hivebase","","");
Statement stmt=con.createStatement();
String tableName="HiveTables";

//删除和创建数据表
stmt.executeQuery("DROP TABLE" + tableName);
ResultSet res=stmt.executeQuery("CREATE TABLE " + tableName +
"(key int,value string)" +
"ROW FROMAT DELTMTIED FIELDS TERMINATED BY '&' +
stored as textfile);

//检查和显示数据表
String sql = "SHOW TABLES '" + tableName + "'";
System.out.println("Running:" +sql);
res=stmt.executeQuery(sql);
if(res.next()){
System.out.println(res.getString(1));
}

//显示数据表字段描述信息
sql="describe" + tableName";
System.out.println("Running:" +sql);
res=stmt.executeQuery(sql);
while(res.next()){
System.out.println(res.getString(1) + "\t" +res.getString(2));
}

//将文件数据装载到Hive表中
String filepath="/Test/data.txt";
sql="load data local inpath '" + filepath + "' into table " + tableName;
System.out.println("Running:" + sql);
res=stmt.executeQuery(sql);

//字段查询
sql="select * from" + tableName;
System.out.println("Running:" + sql);
res=stmt.executeQuery(sql);
while(res.next()){
System.out.print(String.valueOf(res.getInt(1)) + "\t" + res.getString(2));
System.out.print("\t");
}

　　//统计查询
sql ="select count(1) from tableName";
System.out.println.("Running:" +sql);
res=stmt.executeQuery(sql);
while(res.next()){
System.out.println(res.getString(1));
}
}//main函数结束
}//HiveJdbc类结束

　　

以下对程序中的重要部分进行说明。

private static String driverName="org.apache.hadoop.hive.jdbc.HiveDriver";   为驱动字符串。

Class.forName(driverName); 为完成加载数据库驱动，它的主要功能为加载指定的class文件到java虚拟机的内存。

Connection con=DriverManager.getConnection(
"jdbc:hive://192.168.81.182:100000/hivebase","","");  为连接字符串，这里需要制定服务器IP以及所用到的数据库。由于Hive不需要用户名和密码，所以第2个参数和第3个参数为空。

加载好驱动，配置好连接数据库字符串以后，便可以编写语句对Hive进行相应的操作。

如果操作的数据表已经存在，可以先将该表删掉，如stmt.executeQuery("DROP TABLE"  + tableName);

删除表后，27行再创建表。

ResultSet res=stmt.executeQuery("CREATE TABLE " + tableName +
"(key int,value string)" +
"ROW FROMAT DELTMTIED FIELDS TERMINATED BY '&' +
stored as textfile);

在使用JDBC对Hive进行表的操作时所用到的语句与命令行的语句完全相同，只需要在程序中拼接出相应的语句即可。

创建表后，查看数据库是否有该表，将查询回来的结果输出到控制台。

String sql = "SHOW TABLES '" + tableName + "'";
System.out.println("Running:" +sql);

res=stmt.executeQuery(sql);
if(res.next()){
System.out.println(res.getString(1));
}

对表结构的查询、向表加载数据、查询数据以及统计等操作均可以通过与Hive命令相同的方式进行。

显示该表的字段结构信息，共有Key和value两个字段。

sql="describe" + tableName";
System.out.println("Running:" +sql);
res=stmt.executeQuery(sql);
while(res.next()){
System.out.println(res.getString(1) + "\t" +res.getString(2));
}

将前述预存在一个文件中的数据装载到数据表中。

String filepath="/Test/data.txt";
sql="load data local inpath '" + filepath + "' into table " + tableName;
System.out.println("Running:" + sql);
res=stmt.executeQuery(sql);

执行常规的字段数据查询，并打印输出查询结果

sql="select * from" + tableName;
System.out.println("Running:" + sql);
res=stmt.executeQuery(sql);
while(res.next()){
System.out.print(String.valueOf(res.getInt(1)) + "\t" + res.getString(2));
System.out.print("\t");
}

执行一个统计查询，统计数据记录的行数并打印输出统计结果

sql ="select count(1) from tableName";
System.out.println.("Running:" +sql);
res=stmt.executeQuery(sql);
while(res.next()){
System.out.println(res.getString(1));
}

　　最后，执行，得到，以下为程序执行后控制台输出的日志：

1 　　data1_value

2 　　data2_value

3 　　data3_value

4 　　data4_value

5　 　data5_value

...

198 　　data198_value

199 　　data199_value

200 　　data200_value

Running:select count(1) from HiveTables

200

本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6105571.html，如需转载请自行联系原作者